機械学習と第一原理計算を用いた新規光・電子機能性デバイスの創生

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K04878
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 野田 真史 筑波大学, 計算科学研究センター, 研究員 (50462198)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 第一原理計算 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

ENZ(epsilon-near-zero)材料は、非線形光学応答を利用した光吸収物質として注目を集めており、集光技術や高分解能顕微鏡などの工学分野への応用が期待されている。その中でもITO(Inzium Tin Oxide)は高い導電性と透明度を持つ物質として注目されている。ITOは酸化インジウムと酸化スズの合金であるため、まずは酸化スズと酸化インジウムの物性について、実時間・実空間第一原理計算手法プログラムを用い過去の文献を再現できるかを調べた。酸化スズについては状態密度と誘電関数を調べ、ほぼ再現するに至った。また、酸化インジウムについては状態密度がほぼ一致した。今後は、酸化インジウムにスズを添加したときの誘電関数の変化を調べる。その後、機械学習と組み合わせることによって高い非線形感受率を得ることを目指す。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究実績の概要で述べた通り、酸化スズについては状態密度と誘電関数を調べ、ほぼ再現するに至った。酸化インジウムについては状態密度がほぼ一致した。

Strategy for Future Research Activity

酸化インジウムの誘電関数を調べる。また、酸化インジウムにスズを添加したときの誘電関数の変化を調べる。その後、機械学習と組み合わせることによって高い非線形感受率を得ることを目指す。

Causes of Carryover

1円単位で使い切れなかったため。旅費の一部に充てる予定である。